大數據航空收益分析

A. 航空業的大數據是怎麼體現的

1. 預測飛機故障

2. 提高旅客忠誠度，進行風險管理，減少浪費，提高生產率，專降低成本，進行產屬品研發等

3. 擁有的數據越多，統計數據的預測會越准。

4. 大數據的使用正在發生翻天覆地的變化。雖然大數據不是萬能的，但是我們不應該忽略它。深入挖掘大數據的價值，商業會發展得越來越好，但嚴格的方法非常重要。

B. 國際航班抵達前開展大數據分析，這一舉措有何意義

國際航班在抵達目的地之前開始大數據的分析，能夠更好地了解這次航班上所有乘客的信息，也就能夠讓准確無誤地分析出他們是否能夠有著發燒，或者說有過傳染之現象，他們經過的每一個地方都會清楚地記錄在這個數據當中，這樣能夠很好地為工作人員帶來了一定的方便，或者當他們下了飛機直接進行不同措施的隔離。

大數據的發展給人們的生活帶來了一定的保障，所以說有的時候我們在未來的過程當中肯定是跟數據離不開關系的，也就是說你生活當中的每一件事情都是有著數據記錄，我們應該好好地把握這種發展趨勢，利用自己的知識做出貢獻來。

C. 大數據攻略案例分析及結論

大數據攻略案例分析及結論

我們將迎來一個「大數據時代」。與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

｛研究結論｝

怎樣才能用起來大數據？障礙如何解決?中國企業家研究院對10多家在大數據應用方面的領先企業進行了采訪調研，更多家企業進行了書面資料調研，我們發現：

■ 當前中國企業的大數據應用可以歸類為：大數據運營、大數據產品、大數據平台三大=領域，前兩者更多是企業內部的應用，後者則在於用大數據來繁榮整個平台企業群落的生態。

■ 大數據營銷的本質是一個影響消費者購物前心理路徑的問題，而這在大數據時代前很難做到。

■ 對於傳統企業而言，要打通線上與線下營銷，實現新的商業模式，如O2O等，離不開大數據。

■ 雖然大數據應用往往集中於大數據營銷，但對於一些企業，大數據的應用早已超越了營銷范疇，全面進入了企業供應鏈、生產、物流、庫存、網站和店內運營等各個環節。

■ 對於大部分企業，由於數據分析人員與業務人員之間的彼此視角與思考方向不同，大數據分析和運營之間存在脫節情況，這是大數據無法用於企業運營最大的阻力

■ 對於大多數互聯網公司來說，大數據量、大用戶量是一個相互促進，強者越強的循環過程。

■ 對於大型互聯網平台，大數據已經成為其生態循環中的血液，對於這些企業，最重要

的不是如何利用大數據改進自身運營，而是利用大數據更好地繁榮平台生態。

■ 對於平台企業，它們的大數據策略正逐漸從大數據運營，向運營大數據轉變，前者和

後者的差別在於，前者只是運營改進的動力，而後者則成為企業實現未來戰略的核心資源。

我們都已被反復告知：我們將迎來一個「大數據時代」。

大數據應用，將和雲計算、3D列印這些技術變革一樣，顛覆既有規則，並成為先行企業的制勝關鍵。

與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

來自於互聯網、移動互聯網、物聯網感測器、視頻採集系統的數據正海量增長，匯成大數據的海洋，相伴的是海量數據存儲、分析技術的突破性發展，所有這一切都給企業的應用帶來了無限可能性。

許多企業希望將大數據用起來，帶動企業的經營，但不知從哪裡著手。它們不惜重金投資大數據信息系統、分析系統，聘請更多的人才，希望能從這個新趨勢中獲益，不過卻無奈地發現，大數據仍然停留在雲端，沒有帶來多少實際收益。它們找不到大數據與業務結合的突破口。而一些真正將大數據應用於實戰的企業，卻在應用過程中困難重重：大數據無法與業務結合；沒有收集、分析海量數據的能力；經營人員缺少應用大數據的動力；數據來源魚龍混雜難以使用……

中國企業家研究院對當前中國企業大數據應用的狀況進行了歸納分類，以幫助企業了解實際應用大數據時的困局難點，並提供領先企業的典型案例以資借鑒。

表1

表2

大數據運營—企業提升效率的助推力

對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。大數據運營應用中，大數據的應用分為三類：用於企業外部營銷、用於內部運營，以及用於領導層決策。

一、大數據營銷

大數據營銷的本質是影響目標消費者購物前的心理路徑，它主要應用在三個方面：1、大數據渠道優化，2、精準營銷信息推送，3、線上與線下營銷的連接。在消費者購物前，通過各種方式，直接介入其信息收集和決策過程。而這種介入，是建立在對於線上與線下海量用戶數據分析的基礎之上。相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性和精準性方面，都有非常大的優勢。它是目前主要的大數據應用領域。

大數據營銷不僅僅是用大數據找出目標顧客，向其發布促銷信息，它還可以做到：

實現渠道優化。根據用戶的互聯網痕跡進行渠道營銷效果優化，就是根據互聯網上顧客的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多，哪個來源顧客實際購買量最多，是否是目標顧客等等，從而調整營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產，它利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網路渠道如門戶網站、搜索和微博的投放。

精準營銷信息推送。精準建立在對海量消費者的行為分析基礎之上，消費者網路瀏覽、搜索行為被網路留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息，在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。

一些企業通過收集海量的消費者信息，然後利用大數據建模技術，按消費者屬性（如所在地區、性別）和興趣、購買行為等維度，挖掘目標消費者，然後進行分類，再根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。比如孕婦裝品牌十月媽咪通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論有「喜愛」相關關鍵詞的粉絲，然後打上標簽，對其進行營銷信息推送。京東商城副總經理李曦表示：「用大數據找出不同細分的顧客需求群，然後進行相應的營銷，是京東目前在做的事情。」小也化妝品將自身網站作為收集消費者信息的雷達，對不同消費者推薦相應的肌膚解決方案，創始人肖尚略希望在未來，大數據營銷能替代網站的作用，真正成為面向顧客的前端。

打通線上線下營銷。一些企業將互聯網上海量消費者的行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現了線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的，營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。而國雙科技，衡量某一地區線下促銷活動的效果，就是看互聯網上，來自這個地區對於促銷內容的搜索量。一些企業，通過鼓勵線下顧客使用微信和Wi-Fi等可追蹤消費者行為和喜好的設備，來打通線上與線下數據流，銀泰百貨計劃鋪設Wi-Fi，鼓勵顧客在商場內使用，然後根據Wi-Fi賬號，找出這個顧客，再通過與其它大數據挖掘公司合作，以大數據的手段，發掘這個顧客在互聯網的歷史痕跡，來了解這個顧客的需求類型。

二、大數據用於內部運營

相比大數據營銷，大數據在內部運營中的應用更深入，對於企業內部的信息化水平，以及數據採集和分析能力的要求更高。本質上，是將企業外部海量消費者數據與企業內部海量運營數據聯系起來，在分析中得到新的洞察，提升運營效率。（詳見P96表5：大數據在內部運營中的應用）

表5

三、大數據用於決策

在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的洞察，進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源？同大數據營銷和大數據內部運營相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。

已有少數企業開始嘗試。比如國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然後決定是否推出某個金融產品。

但是，中國企業家研究院在調研中發現，目前中國企業當中，大數據決策的應用非常之少，許多企業領導者進行決策時，仍習慣於憑借歷史經驗和直覺。

大數據產品——企業利潤滋長的新源泉

大數據除了用於運營外，還能夠與企業產品結合，成為企業產品背後競爭力的核心支持或者直接成為產品。提供大數據產品的企業分為兩類，直接提供大數據產品的企業，以及將大數據作為產品和服務核心支撐的企業。前者主要為大數據產業鏈中提供數據服務的參與者，包括數據擁有者、存儲企業，挖掘企業、分析企業等，後者則主要是那些以大數據為產品核心支撐的企業，它們大多是互聯網企業，其產品和服務先天就有大數據基因，這些企業包括搜索引擎、在線殺毒、互聯網廣告交易平台以及眾多植根於移動互聯網之上，為用戶提供生活和資訊服務的APP等。

表3

表4

一、大數據作為產品核心支持

它們主要在以下幾方面使用大數據：

1、提供信息服務。很多互聯網企業通過對海量互聯網信息和線下信息的整合和分析，為個人和企業提供信息服務，典型的如網路、去哪兒、一淘、高德地圖、春雨醫生等等。在美國，一些互聯網企業甚至根據大數據提供更深度的預測信息服務，美國科技創新公司farecast，通過分析特定航線機票的價格，幫助消費者預測機票價格走勢。

2、分析用戶的個性化需求，藉此提供個性化產品和服務，或者實現更精準的廣告。典型的有移動社交工具陌陌、網路、騰訊、廣告交易平台品友互動以及一些互聯網游戲商。這種應用往往先是收集海量用戶的互聯網行為數據，將用戶分類，根據不同類型的用戶，提供個性化的產品，或者提供個性化的促銷信息。比如網易等門戶網站推出了訂閱模式，讓使用者按照個人喜好方便地定製和整合不同來源的信息。

3、增強產品功能。對於很多互聯網產品，如殺毒軟體、搜索引擎等等，海量數據的處理能夠讓產品變得更聰明更強大，如果沒有大數據，產品的功能就大大減弱。比如奇虎360公司的360殺毒軟體，憑借每天海量的殺毒處理，建立了龐大的病毒庫，這使它能夠更快地發現病毒，而一些小的殺毒軟體公司則無法做到這一點。

4、掌控信用狀況，提供信貸服務。阿里巴巴上匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據的匯總與分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，控制信貸風險。

5、實現智能匹配。婚戀網站、交易平台等，利用大數據可以進行精準而高效的配對服務。網易花田會挖掘用戶行為數據，比如點擊哪些異性的頁面，發表什麼樣的評論，建立用戶興趣模型，從而挖掘到用戶所期待另一半的類型，然後主動推薦與對方匹配度比較高的人選。2010年，阿里巴巴嘗試性地推出「輕騎兵」服務，由阿里巴巴將中國各產業集群地的供應商與海外買家的個性采購需求進行快速匹配，所憑借的，就是對供應商的海量交易數據信息的整合與挖掘。

大數據作為產品核心支撐的關鍵在於用戶量。對於大多數互聯網公司來說，用戶量越多，收集的數據越多，憑借更多的數據，其產品與商業模式會不斷改進，進而帶來更多的用戶。

二、大數據直接作為產品

對一些企業，大數據直接成為了產品，這些產品包括海量數據、分析、存儲與挖掘的服務等，目前大數據產業鏈正在形成過程中，出現了一批開放、出售、授權大數據和提供大數據分析、挖掘的公司和機構，前者主要是一些擁有海量數據的公司，將數據服務作為新的盈利來源。如大型的互聯網平台、民航、電信運營商、一些擁有大數據的政府機構等等，後者主要包括一些能夠存儲海量數據或者將海量數據與業務場景結合，進行分析和挖掘，或者提供相關產品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它們為大數據應用者們提供海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻、智能分析等服務以及相關系統產品。

大數據平台——企業群落繁榮的滋養劑

相對企業本身對大數據的應用，大數據平台更多是利用大數據來搭建企業生態。一些擁有龐大數據資源的大型互聯網平台，已變為包含海量寄生者的生態系統。在這個生態系統中，它們將海量用戶互聯網行為痕跡和分析提供給平台上的企業，用於它們改善經營，推動整個平台生態繁榮，在這一過程中，它們也收取數據服務費。阿里巴巴就是一個典型的例子，從數據魔方、黃金策到聚石塔，阿里巴巴不斷地為平台上中小電商提供數據產品和服務。

而網路已建成了包括網路指數、司南、風雲榜、數據研究中心和網路統計在內的五大數據體系平台，幫助其營銷平台上的企業了解消費者行為、興趣變化，以及行業發展狀況、市場動態和趨勢、競爭對手動向等信息。

而當大數據從企業內部運營的動力，變成平台企業的產品和服務時，平台企業也在經歷著一個從大數據運營到運營大數據的階段。數據從運營的支持工具，變成了生產資料。此前平台們的關注點，更多的是如何用好現有的大數據。而未來，它們的關注點則更多是如何將大數據這個生產資料管理好、經營好，如何更好地為平台上的企業服務。這就涉及到收集的數據質量怎樣？格式標準是否統一？數據作為一種原材料，其精細化程度如何？是否符合平台上企業應用的具體場景？是平台上企業拿來就能用的，還是還需要平台上的企業再加工？

為解決這些問題，各個平台在積極地努力。比如阿里巴巴建立了數據委員會，在統一數據格式標准、從源頭上保證數據的質量，採集和加工出精細化的數據，確保其能符合平台企業的應用場景等方面，不遺餘力地嘗試。尤其在大數據精細化方面，阿里巴巴更是作為其大數據戰略的重點。這方面，騰訊目前也在加快步伐。比如新版騰訊網出現了「一鍵登錄」的提示，用戶可以在上面通過一些細分標簽，訂閱自己關注的內容。實際上，這也是騰訊收集更精細化的用戶興趣數據的一個有效手段。

Tips

大數據實戰手冊

將大數據應用於內部運營中時，企業會遇到一些常見問題

1企業如何獲取與分析數據？

互聯網是大數據的一個主要來源，一些線下的傳統企業很難獲得。但它們可以：

a 和擁有或能抓取海量數據的平台、企業以及政府機構合作。比如淘寶上的電商就購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用於自身業務。再如卡夫通過與IBM合作，在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關於自己產品的討論信息，通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。

b 建立自己在互聯網上的平台，比如朝陽大悅城利用自己的微信、微博等平台收集消費者評論數據。

c 許多傳統企業沒有分析海量數據的能力，此時它們可以和大數據分析和挖掘公司合作，目前市場上已經有天睿公司、IBM、百分點、華勝天成等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司，它們是傳統企業進行大數據分析可以藉助的力量。

2 如何避免大數據應用時的部門分割？

對於許多企業，其信息流被各部門彼此分割，數據難以互通，對於這種情況下，大數據的共享和匯集就只是一個泡影，更難以實現大數據的深度應用。

要打通部門之間信息分割的局面，首先要建立統一的、集中的數據系統。就像立白信息與知識總監王永紅所說的，「要真正用好大數據，企業要採用大集中的信息系統。」從更深入的角度來談，企業信息流的部門分割，更在於企業部門之間的分割，比如有一些企業的營銷按照渠道分割，導致對於顧客的大數據收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商務技術總監楊旭青認為，「很多時候由於組織結構問題，大數據分析有效性大大降低了。」這就需要組織與流程層面的重新設計，在這方面，阿里巴巴的部門負責人輪崗制度，對於打破部門壁壘無疑是一劑好葯。而一些企業為了打破部門分割，建立了矩陣型的組織結構，強化部門間的橫向合作，這些無疑為大數據的匯集、共享與應用創造了良好條件。

3 如何讓業務人員重視大數據的應用？

解決這個問題，一方面在於一把手對整個企業數據文化的倡導，比如1號店董事長於剛就要求業務人員無論在開會，還是匯報工作時，都以數據說話，而馬雲更是將大數據提升到了戰略高度。

另一方面，也在於數據部門的帶動，阿里巴巴數據委員會負責人車品覺分享了經驗，「因為運營部門的業務人員很難看到大數據的潛力，可以首先從一些對業務見效快，見效顯著的數據項目出發，通過一兩個項目的成功，調動對方的積極性，然後再逐步一個個地引導。」

4 為何大數據工作與運營需求脫節？

這往往是由於數據人員與業務人員視角、專業知識不同而導致的。大數據人員做了很多努力，但是業務人員卻認為這些努力無關痛癢。如何解決這個問題？

有的企業從組織設計上發力，將大數據納入業務分析部門的管理之下，用業務統馭數據。對於朝陽大悅城，由主要負責戰略和經營分析的部門來管理大數據工作，其中的大數據分析人員則作為支持人員。在負責人張岩看來，大數據要靠商業法則指導，關鍵是找到業務需求的點，然後由數據分析和挖掘人員實現。在具體操作中，大悅城對微信的數據挖掘，挖掘什麼樣的關鍵詞，由業務分析人員確定，而具體挖掘則由數據部門做；有的企業從流程設計上著手，推動業務部門與數據部門人員之間的溝通，建立數據人員工作與效果掛鉤的考核機制。

例如阿里巴巴根據數據挖掘的成效（比如帶來的商品轉化率的提升）來考核數據挖掘師，考核數據分析師則看其分析結果能否出現在經營負責人的報告中。從數據部門自身角度則需要降低運營部門使用數據的障礙和門檻，比如立白集團的數據人員會努力嘗試向運營部門提供更易懂、更生動的圖形化數據分析界面，在立白老闆辦公室上，就有一份「客戶運營健康體檢表」，讓老闆對全國經銷商的當月銷售情況一目瞭然。再如阿里巴巴開發的無線Bi，讓經營人員在手機上也可以看到大數據分析結果，拿車品覺的話說，「以數據之氧氣包圍經營人員。」

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D. 大數據是如何賺錢和虧錢的

大數據是如何賺錢和虧錢的_數據分析師考試

大數據無疑是時下炙手可熱的流行詞彙，然而，我們鮮少看到大數據如何帶來收益，以及如何實現的例子，這是怎麼回事呢？

多年來，在經歷了幾個通信和投行的大數據相關早期實施項目後，我認為這個新興技術的收益主要在於：實現對復雜系統更為精準的剖析，例如股票市場或供應鏈。（投行成為最早一批應用大數據分析的行業之一，可謂毫不意外。對利用技術提升效率，創造效益更為敏銳的商業模式，往往也是更賺錢的。）

在投行的日常工作中，為了精準地選擇投資機會、選購股票，有大量對文檔處理的需求，例如新聞簡報，財務報表。如果人工進行，工作量過於龐大。因此助理分析師們往往簡化他們的預測分析過程，並使用電子表格來完成絕大部分工作。通過大數據技術，投行可以整合各種信息，減少可能的（簡化分析帶來的）風險，從整體上帶來更優越的分析和預測能力。

通過大數據平台，股票經紀和投資經理們可以聚合各種來源的非格式化數據，輔助判斷哪些公司值得投資。所謂『非格式化數據』包括如公司新聞，產品評論，供應商數據，價格變化，將這些信息以所謂「大數據」形式整合，通過建模，幫助股票經紀決策買入或售出股票。

有些採用如上方式進行投資預測的公司，很注重節約實施成本，例如使用雲平台（如AWS），先從很小數量的伺服器開始，隨著獲益增長，逐步提高投入。一位我認識的分析師，從一家大投行離職創業後，在不到六個月的時間內，僅僅使用非常有限的投入，創立了一個盈利良好的大數據交易系統。

即便在傳統製造領域，大數據仍然可以提升預測能力。我曾經擔任過顧問的某歐洲一線汽車製造廠商，通過建立一個鋼材交易成本的分析系統，選擇更好的時機，以更優價格買入原材料。這個系統由開源Java框架Hadoop創建，整合了多個供應商的共計15Tb的數據，在兩年內為該公司節省了1600萬美元。

這個項目的成功主要有兩個原因：首先，公司有足夠的信息為所有的供應商建模；其次，該項目節省的原材料成本超過了實施這個項目的費用。

然而，並非每個大數據項目都會這樣成功。公司在大數據項目上以虧損告終的概率，有時和成功的概率相差無幾。大數據項目失敗的早期症狀有很多種，最常見的問題如：

大數據並不需要一筆巨大的預算，如果懷著巨大的投入將帶來巨大回報的預期開始一個大數據項目，往往會產生問題。在正式開始前，明智的做法是，嘗試用有限的投入，在小范圍內測試這個技術是否確實能帶來預期的收益。按這樣的節奏，一個項目可以按部就班地隨著收益逐步提高，而逐步擴大投入規模，確保收益始終大於投入。

在開始實施一個大數據系統前，問自己一個簡單的問題：這個項目是否可以不需要持續的人工支持來運作？如果答案是，需要人工支持，那麼建議停止項目。建立這樣一個項目往往意味著百萬級的損失，無法在有利潤情況下保持維護和運行。

大數據有個經常聽到的功能是，通過自然語言處理，將各種領域的各種數據處理成直接可讀可理解的形式。這聽起來確實很贊，但是在實際應用中，往往不盡如人意。自然語言處理仍然存在許多妨礙應用的限制，主要由於人工智慧的發展還不夠——而且在可見的10年內，這個情況可能不會有很大改觀。

現代大數據項目具備巨大的節約成本的潛力，其效果對於過去的數據處理方式而言有如童話。但需要謹記的是，在投入時間和資源到大數據項目之前，首先要確認你的項目是收益大於成本的。只有傻瓜才會匆匆對一個點子一見鍾情並傾其所有。

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E. 大數據分析如何推動業務增長

1、有助於決策

決策者的直覺和經驗很有價值，但是企業必須依靠可以專影響他們的決策數屬據。沒有數據分析，企業將無法就定價策略、庫存管理和其他業務因素做出明智的決定。

2、幫助企業設定現實目標

為企業開展的業務設定目標可能會對錯誤信息進行猜測。企業並不希望其業務目標頻繁變更。這就是大數據分析發揮作用的地方。藉助大數據分析，企業將能夠從歷史趨勢和過去的活動中收集數據。

3、改善服務水平和績效

數據分析使企業可以預測其滿足客戶需求的能力。用戶通常要求當天交貨，大數據分析是通過了解重要城市中每個供應商的物流模式和平均交貨時間來進行的。

4、收入增長迅速

數據分析在增加業務收益方面起著至關重要的作用。企業確保盡可能有效地使用必要資源至關重要。

5、可以提高客戶保留率

客戶是企業所依賴的最重要資產。沒有建立強大的客戶基礎，企業難以取得成功。但是，即使擁有龐大的客戶群，企業也不要忽視激烈的市場競爭。

關於大數據分析如何推動業務增長，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

F. 大數據市場有多大 怎麼利用大數據賺錢

大數據市場有多大 怎麼利用大數據賺錢
「大數據的市場規模沒有天花板。」國務院發展研究中心信息中心研究處處長李廣乾認為。不過細想，這正是目前各大企業和資本瘋狂追逐大數據產業的重要原因。
「單獨討論大數據意義不大，它是依附於具體業務，和各個行業密切相關的。」李廣乾認為，大數據產業規模和兩大因素相關：一是經濟發展水平，需要大數據的業務越多，市場體量就越大;二是信息化發展水平，能夠產生數據的終端越多，數據就會越聚越多，而數據的生產是沒有上限的。目前，大數據的金礦還僅是開挖了「冰山一角」。全球來看，Gartner2016年最新的技術成熟度曲線顯示，大數據作為新興領域，已經進入應用發展階段，基礎設施建設帶來的規模性高速增長出現逐步放緩的趨勢，技術創新和商業模式創新推動各行業應用逐步成熟，應用創造的價值在市場規模中的比重日益增大，並成為新的增長動力。從總體規模看，2016年，全球大數據市場規模實現16.5%的增長，預計將連續3年保持增速在15%左右。同時，大數據成為全球IT支出新的增長點，2016年，有近40%的企業正在實施和擴大大數據技術的應用，另有30%計劃在未來12個月內應用大數據。「說大數據產業是一張畫得很大的餅顯然是片面的。」工信部賽迪研究院軟體所所長潘文預測，包括大數據硬體、大數據軟體、大數據服務等在內的大數據核心產業環節，2016年達到3100億元，將在2020年超過1萬億元;大數據關聯產業規模2016年超過5萬億元，將在2020年超過10萬億元;大數據融合產業規模2016年達到3.5萬億元，將在2020年超過20萬億元。「從大數據核心產業結構看，基於大數據的服務是大數據核心產業的主體，其規模約佔大數據核心產業規模的90%，未來，服務也將是大數據產業的最核心部分。」潘文說。做數據「搬運工」目前國內大數據公司分為兩類：一類是已有獲取大數據能力的公司，如網路、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭及華為、浪潮、中興等企業，涵蓋了數據採集、數據存儲、數據分析、數據可視化及數據安全等領域;另一類則是初創大數據公司，依靠大數據工具，針對市場需求，為市場帶來創新方案並推動技術發展。不同的大數據公司，盈利模式也不相同。如果把大數據產業比作房地產開發，那麼海量數據就是地產開發時的土地資源，數據挖掘開發就是地產搭建蓋樓。大數據主要的盈利模式也是圍繞這兩方面展開，一是通過直接「搬運」數據賺錢，二是通過數據加工分析盈利。「我們就像一個自來水廠一樣，用戶要你提供干凈的自來水，對方可能是酒廠、飯店、飲料廠，他把你的水做成飲料或酒。」聚合數據就是一家主要依靠為客戶提供數據盈利的公司，公司創始人左磊對其商業模式作了一個形象的比喻。在開發APP應用過程中，左磊發現客戶對於數據的需求非常大，但他們本身卻沒有能力去做這些事情。聚合數據的主營業務，就是整合市面上有價值的數據源，從車輛違章信息、航班火車查詢、全國加油站實時油價，到在線試題、電影、股票，做成標准化的API(應用程序編程介面)，開放給開發者、企業及微信公眾號用戶等使用，為他們免除數據收集、維護等環節。簡言之，聚合數據是一家數據源公司，充當的是數據「搬運工」的角色。在變現模式上，針對一些本身成本不高的服務，聚合數據會對用戶實行免費，而對一些成本相對高的服務，會按照每個介面或服務的成本收取不同的費用。2016年，聚合數據光API介面一項營收就超過1000萬元。聚合數據的盈利模式是數據買賣市場一個有代表性的類型。另一個代表性類型是，國內乃至全球第一家大數據交易所——貴陽大數據交易所，自2015年4月正式掛牌運營以來，僅用兩年多時間，就實現了可交易數據總量超過150PB，內容涵蓋政府、金融、交通等30大類領域，並於今年上半年實現正現金流，預計今年底累計交易流水將突破2億元人民幣。數據的「消化」和「利用」如果說搬運數據是秀肌肉的「體力活」，那麼分析數據並提供解決方案就是拼智商的「腦力活」，相當於把收集來的數據「消化」「利用」好。直接售賣數據是比較底層的盈利方式，而對數據進行處理加工則在商業模式上具備更多的想像空間。數據分析可大致分為直接提供數據分析工具和輸出解決方案兩種模式。潘文說，數據分析工具通常可以實現情報挖掘、輿情分析、銷售追蹤、精準營銷、個性化推薦、網站/APP分析等功能，收費方式採取按需購買，部分功能服務免費，部分功能服務收費。阿里雲的「數加」平台就是典型的數據工具盈利模式。阿里雲大數據事業部總監徐常亮表示，阿里雲「數加」平台，承載著阿里巴巴集團、螞蟻金服的數據，可提供一站式的數據計算、加工、處理等服務，用戶不用自建計算平台。此外，基於「數加」平台，阿里雲還提供數十款應用工具，覆蓋數據採集、計算引擎、數據加工、數據分析、機器學習、數據應用等數據生產全鏈條。計算引擎之上，「數加」平台提供了最豐富的雲端數據開發套件，包括數據集成、數據開發、調度系統、數據管理、運維視屏、數據質量、任務監控。在數據分析方面，通過移動數據分析產品，開發者可快速搭建日誌採集、分析系統;通過「數加」平台BI報表產品，3分鍾即可完成海量數據的分析報告。在機器學習方面，「數加」平台發布的機器學習工具，可基於海量數據實現對用戶行為、行業走勢、天氣、交通等的預測。大數據公司百分點的展廳內有一面弧形牆，可以24小時實時更新數據資料和圖譜。這面牆上有全網當日產品銷售統計和熱銷產品榜單，每一個產品都有詳情介紹。百分點研發總監蘇海波介紹，5.5億用戶的「畫像」匯總於此，包括購物偏好、網購金額變化趨勢、閱讀興趣等。用戶的任何網上行為都會成為大數據的一部分，經過篩選加入到用戶的數據中。通過與百分點合作，商戶可以根據用戶消費偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅遊行程信息和報價;新聞資訊APP則可以推送用戶感興趣的信息。在輸出解決方案上，大數據還可以應用到醫療、教育、零售、通信等傳統行業。通過大數據產生更多收益，節約成本，優化原有行業，衍生出新的商業模式。

G. 中國東航前景分析中國東航 主力資金中國東航大數據診斷

就在十一黃金周過了之後，民航業也提前走進了"冬天"，需要面對幾個月的運輸淡季，中國東航航空業務同樣比較慘淡，這只股票是不是優秀呢，是否還有投資的價值，接下來我來詳細分析一下。在開始分析東航航空前，我整理好的機場航運行業龍頭股名單分享給大家，點擊就可以領取：寶藏資料！機場航運行業龍頭股一欄表

一、從公司角度來看

公司介紹：中國東方航空股份有限公司是中國三大國有骨幹航空公司之一,擁有中國規模最大、商業和技術模式領先的互聯網寬體機隊。中國東航的主要服務為客運服務、貨運服務、旅遊服務、地面服務。中國東航曾榮膺"最具價值中國品牌"前50強、"中國最佳航空公司獎"、TTG"最佳中國航空公司獎"等榮譽。

簡單介紹東航航空後，下面通過亮點分析東航航空值不值得投資。

亮點一：區位優勢明顯

作為國有控股三大航空公司之一，上海是中國東航的總部和運營主基地。由於在國內占據著重要的經濟地位，同時也是國際航運中心，上海與亞太和歐美地區一直有著十分緊密的經貿聯系，擁有豐富的兩小時飛行圈資源，涵蓋中國80%的前100大城市、54%的國土資源、90%的人口、93%的GDP產出地和東亞大部分地區，區位優勢顯很顯著。

亮點二：加強樞紐建設，積極拓展合作夥伴

中國東航一直沒有間斷過加強樞紐建設，輻射全國、通達全球的航線網路布局已經全面構築成功了，不斷提升服務品質，促進旅客服務體驗的提升，為全球旅客提供優質的航空運輸業務。中國東航與世界知名航空公司深入進行了合作，在與達美和法荷航開展"資本業務"深度合作的情況下，商務合作關系進行全面的升級穩固，一起努力把中美、中歐干線市場創建出來。由於篇幅受限，更多關於東航航空的深度報告和風險提示，我整理在這篇研報當中，點擊即可查看：【深度研報】東航航空點評，建議收藏！

二、從行業角度看

從IATA發布的最新發布的全球航空定期運輸數據來看，有關客運量在2036年全球航空發展到78億人次：全球航空客運市場慢慢的傾向東部地區，並且主要發展中市場，目前主要推動需求增長的地方不斷的往亞太地區發展。2036年亞太地區應該會有21億人次的旅客，客運總量將突破35億人次。

而目前，因為國內疫情防控措施相當有效果，在全球，中國民航是最先觸底反彈，自2020年第二季度開始，行業生產運輸規模處於穩定上升的狀態，各項指標恢復程度位居全球前列。復甦進度上，國際航線客運量復甦較國內航線客運量慢，國內航線客運量出行需求已經進入恢復期。

結合以上內容來看，在我國疫情有效控制這一大環境之下，國內的航線開始回暖，中國東航作為中國三大國有支柱航空公司的一家，預計將得到進一步發展。但是文章具有一定的滯後性，如果想更准確地知道東航航空未來行情，直接點擊鏈接，有專業的投顧幫你診股，看下東航航空估值是高估還是低估：【免費】測一測東航航空現在是高估還是低估？

應答時間：2021-12-01，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

H. 航空企業"互聯網+"定增忙，哪些股票受益

航空企業「互聯網＋」定增忙，哪些股票受益？
日小編被這樣一個標題吸引「南航招空乘年齡條件放寬至30歲 年輕辣媽來報名」，點開猜者文章看看，原來7月30日,中國南方航空公司在武漢舉行暑期空乘人員招聘,將年齡放寬至30歲,吸引不少年輕媽媽前來應聘。小編覺得這樣的南航好有愛，年紀放寬肯定幫不少媽媽園了空姐夢吧，雖然小編還沒到那種當辣媽的年紀但是，小編真心為這樣的政策開心。

從南航的招空政策的轉變到國航的預增案的發布，小編不得不說這個7月，我國航空行業要變得棒棒噠！

7月29日，中國國航（601111，前收盤價15.31元）發布了非公開發行股票預案。

預案顯示，中國國航擬以不低於12.12元/股的價格向不超過10名的投資方非公開發行不超過9.94億股股票，募集資金總額不超過120億元。其中，以發行價格下限12.07元/股計算，中航集團擬將認購8285萬股，總金額為10億元。
國航還表示本次非公開發行募集的資金除了「常規動作」購買飛機外，國航還將投資8億元升級改造直銷電商、1.5億元投資機上wifi。傳統航企「互聯網+」的步伐已然邁開。不只是國航，春秋、吉祥等多家航企今年以來紛紛拋出互聯網轉型的定增方案。業內人士認為，2015年是空中互聯網商業化元年，互聯網航空可以豐富航空公司商業模式，為乘客帶來更多元化的服務和體驗。
隨著地方航空公司的不斷涌現，日益激烈的行業競爭正在倒逼航企們加速改革轉型。「互聯網+」僅是手段之一。東航近日宣告引入外資戰略投資者達美航空便是改革的一個例證。業內人士認為，今明兩年航空業「供需改善、油價減負、改革提速」的投資邏輯不變，對應歷史上2007年與2010年航空板塊曾高達80倍、40倍的PE，航空板塊估值有進一步提升空間。

探索「空地互聯」

根據國航定增預案，機上wifi(一期)項目將主要包括WIFI改裝及軟體平台開發建穗沒薯設。項目計劃投資總金額1.58億元， 擬使用本次募集資金1.5億元，項目建設周期36個月。國航計劃未來三年實現遠程寬體機全部覆蓋機上WIFI服務。截至2015年6月，公司共有遠程寬體機90架，目前已完成20架飛機的改裝工作。
去年11月珠海航展期間，國航作為核心單位牽頭組建了中國首個「空中互聯網產業聯盟」，為此次定增「互聯網+」埋下伏筆。該聯盟旨在通過深度跨界合作，提升機上網路技術和應用水平，提供更豐富、多元化的客艙娛樂內容。新浪、京東、優酷土豆、騰訊QQ、東軟集團等均為聯盟成員單位。
擔任首屆聯盟大會主席的國航黨委書記樊澄在聯盟成立時曾指出，民航業將進入機上網路發展的新時代，空中旅途生活將發生重大改變。國航將與上下游產業設備製造商、系統供應商、網路運營商以及互聯網企業、新媒體、內容供應商共同協作，開啟一個擁有自主知識產權、地空一體的空中互聯網新時代。
中國證券報記者從國航了解到，國航「空地互聯」的探索始於2010年。2011年，國航首架機上無線區域網航班首航，邁出空中網路第一步；2013年，國航通過衛星通信，在國內首家提供了機上互聯網航班服務；2014年，國航航班實現了地空基站模式(ATG)寬頻無線通信上網，成為首家同時實現地面基站寬頻互聯技術及衛星通訊技術應用的航空公司。未來國航機上網路將進一步開放整合，如與中國銀聯合作開發全球第一個空中無線網路支付解決方案，與常旅樂分共同研發航空酒店積分經營的業務，與紅蘋果科技共同拓展目的地消費的O2O2O(空中到線察塌上到線下)業務等。

「互聯網+」定增

站在互聯網的風口上，傳統航企「互聯網+」的步伐已然邁開。今年以來，吉祥、春秋等航企也拋出了互聯網轉型的定增方案。

吉祥航空定增方案顯示，35.65億的募集資金中擬用1.65億元投資「淘旅行」休閑旅遊平台項目。該「淘旅行」建立的「機+X」休閑旅遊電商平台，除了游覽、交通、娛樂等單項服務，還包括當地團隊游、一日游、導游服務、接送機、目的地交通、簽證等各項服務，形成休閑旅遊產業O2O布局。

春秋航空今年7月公布的定增方案中也提及了互聯網航空建設項目，包括互聯網航空建設項目，如機上wifi系統改裝、信息管理系統升級以及航空電子商務平台建設等，共使用募集資金8億元。今年4月，公司還與騰訊、騰邦國際等四家公司簽署合作協議，共同打造互聯網航空。

申銀萬國認為，「互聯網+」能夠提升航空公司直銷比例， 降低銷售費用。空中上網服務可以有效提升旅客乘機體驗，吸引旅客流量。航空公司可以基於機票將服務鏈條做長，包括但不限於酒店、租車、旅遊、簽證等的一站式服務，並挖掘大數據將機票增值服務做厚，如根據客戶出行目的及消費習慣做精準推送等，從而做到真正的客戶經營管理。

「根據海外經驗，空中上網服務往往有不同的套餐選項，從幾美金到十幾美金不等。國內試驗初期會提供免費服務，主要為獲取用戶體驗習慣及消費者行為數據，以供未來基於大數據挖掘開發合適的商業模式或與互聯網企業合作奠定基礎。」申銀萬國分析師指出。

興業證券認為，提升附加收入佔比(國外傳統航空佔比都在10%以上，而國內三大航目前都在1%以下)、提升互聯網直銷比例(民航局要求2017年直銷比例達到40%，目前三大航直銷比例在20%左右)和國企改革預期，是推動航空互聯網戰略不斷前進的強勁動力。

競爭倒逼改革提速

繼2013年5月地方航企設立重啟後，據中國證券報記者統計，在兩年多時間里，約有11家航空公司相繼拿到了民航局批准設立的「路條」。這意味著，國內民航業已不再是「四大航」獨大，競爭的日益激烈正在倒逼航空公司在管理、服務等多方面推陳出新。

最值得一提的是東航引入戰投的動作。在「東新戀」告吹7年後，東航近日終於實現引入境外戰略投資者的目標。東方航空7月27日晚公告，達美航空擬以港幣34.89億元認購公司新發行的H股普通股4.66億股，占本次發行後公司H股股本的10%，占本次發行後公司總股本的3.55%，鎖定期為36個月。

達美作為美國三大航之一，與東航同屬於天合聯盟成員。此次引進達美航空作為東航的戰略投資者，可謂東航全面深化改革、探索發展混合所有制的重大舉措，有利於東航學習前者在經營國際航線、培養中轉樞紐以及品牌運作等方面的商業經驗。

國航此次定增計劃也可以看出這位航空公司「老大哥」轉型心切。除了上述提及的機上wifi項目，此次募集資金中的8億元將用於直銷電商的升級改造，以提升直銷比例，降低營銷費用。主要包括：官方網站、呼叫中心、手機APP等各渠道在內的電子商務平台訂單數據和用戶數據的統一；實現電子商務各渠道用戶體驗的一致性；通過升級電子商務平台實現用戶數據和訂單數據的集成，為未來旅客大數據挖掘做技術准備。

轉型的同時，受益於低油價、航空需求旺盛、供需比逆轉等利好因素，三大航中期業績均料實現暴增。根據三大航近日發布的中期業績預告，國航預計上半年實現凈利潤38-40億元，同比增長701%-743%；東航預計上半年實現35億元到37億元，同比增長24900%到26329%；南航預計上半年實現凈利潤34-36億元，同比扭虧為盈。

業內人士認為，今明兩年，航空業「供需改善、油價減負、改革提速」的投資邏輯不變，而出境游及「一帶一路」帶來的商務客源將使得「淡季不淡、旺季更旺」。一方面是航企業績基本面的向好，另一方面是混改、「互聯網+」、「一帶一路」等改革催化劑帶來的利好，對應歷史上2007年與2010年航空板塊曾分別高達80倍及40倍的PE，航空板塊估值有進一步提升空間。

I. 大數據下財務分析思考

大數據下財務分析思考

大數據時代的到來為企業的發展提供了機遇，那麼，財務分析如何進一步發展呢?以下是我整理的大數據下財務分析思考，希望對大家有所幫助。

大數據下財務分析思考 篇1

【摘要】

財務管理是企業管理的核心，隨著互聯網的普及，財務工作的內涵和外延不斷擴展，如何適應科技發展，提升財務管理的效率和質量就成為企業必須考慮的問題。本文中，筆者就將從財務分析的發展歷程和傳統財務分析面臨的主要問題入手，參考相關理論與文獻，結合財務工作實際，對大數據時代下的財務分析具體策略展開研究。

【關鍵詞】財務管理;大數據時代;財務分析

隨著信息化時代的發展，雲平台、物聯網等新興技術逐漸走入我們的生產與生活。大數據作為海量數據的處理技術，能夠幫助人們快速實現數據的歸集與分析，為管理者決策提供依據，對於財務管理意義重大。本文中，筆者主要從結果分析轉向過程管控、單一分析轉向多樣性分析、階段分析轉向實時分析等方面對大數據時代下財務分析的發展方向進行研究，並提出一些做好財務分析工作的具體策略。

一、財務分析的發展歷程

(一)手工處理階段

早期，會計人員對數據的採集、存儲、加工、傳遞都是依靠紙張和算盤等計算工具進行的，這種手工方式的處理需要閱讀大量的會計資料，在整個過程中，會計人員很容易出現差錯，除此之外，手工處理的效率也相對低下。

(二)計算機處理階段

計算機問世後，財務數據的分析與處理效率得到極大提高，但藉助計算機的財務分析也僅僅只是手工方式的模擬，即一種程序只能完成一項業務的分析，會計資料、信息的交換與分享仍主要經由光碟、軟盤等存儲介質。這一階段，計算機處理的信息具有很大局限性，各部門對資料的決策參考不能實現充分交流，及時性和准確性有待進一步提升。

(三)網路處理階段

互聯網的普及使財務資料和信息能夠藉助網路進行處理和傳遞，會計實現了業務流程和信息流程的集成處理，徹底消除了以往「信息孤島」的現象，極大提高了企業的信息共享性。但這一階段對於數據的總結、歸納、提煉仍不夠精確，數據的使用價值有待提高。

(四)大數據分析階段

大數據分析是建立在雲計算基礎上的一項新型技術，大數據下的財務分析，數據的抽取與分析將更為便捷，數據的結構、內涵將更加復雜、多樣，加之分析方法更加精確、更加智能，財務分析的時效性與決策參考價值都得到很大程度提升。

二、傳統財務分析面臨的問題

(一)以事後分析為主，對事前、事中管控不足

傳統財務分析只能對已經發生的財務數據進行歸集、處理，這時分析結果的實效性和有效性已經大大降低，既不利於企業財務管理的風險控制，也不利於企業的經營決策。加之，通貨膨脹等宏觀經濟原因的影響，企業的資產會被低估，成本偏低，收益虛增的情況時有發生，這將對企業利潤表與資產負債表的真實可靠性不利。

(二)以財務報表分析為主，對非財務資料的分析不足

傳統財務分析主要參考財務報表，這使得財務分析的數據和結果均有局限性。一方面，企業固定資產折舊、對外投資核算以及存貨發出計價等內容可以依據會計准則以及自身實際情況選擇不同的會計處理方法，因此，數據的處理結果往往不具有可比性。另一方面，固定資產折舊年限、固定資產凈殘值率以及壞賬准備金比例等受到會計人員主觀影響的可能性較大，這些由估算得來的數值也會對財務分析產生一定影響。

(三)以結果為主，過程分析不足

大多數企業的財務分析僅將企業最終的利潤作為分析重點，即過分注重經營結果，忽略了財務管理中的先進管理分析、非會計材料分析、資金鏈分析等過程分析，認為只要企業盈利了就表明經營狀況良好。這種分析思路對於控制企業經營成本與風險不利，不能從根本上幫助提高企業投資產出比和資本運營能力。

(四)以應付外部監管、檢查為主，參與企業管理與決策的功能不足

目前，大部分企業的財務分析工作只是為了應付外部檢查而設置的，其在企業經營管理中的地位較低，不能參與企業的管理決策。此外，財務分析對應的外部檢查項目種類較多，檢查方式也多為制式表格，會計人員疲於應付填表，無法實現對數據和信息的細致分析。

三、大數據時代下財務分析的發展趨勢

(一)由結果分析向過程分析

轉變以銷售業務為例，以往的財務分析主要針對終端的銷售結果進行統計，進而實現對產品渠道、組織、數量、金額等內容的分析，但這種分析方式無法對產品銷售進行溯源，只能根據結果進行定性判斷，也就不能為決策提供准確參考。大數據時代下，後台人員能夠對特殊信息進行採集、處理，還可對消費者評價、促銷活動情況等中間數據與信息進行歸集、分析，這對於企業及時調整經營策略，提高經營效率具有重要意義。

(二)由單一分析向多樣性分析

轉變要判斷某個客戶的經營狀況，按照傳統財務分析的思路分析其財務報表是不全面的，必須要有大量的財務數據和非財務數據支撐才能得到更精確的結論。在大數據時代下，財務分析要從以往的單一分析向多渠道信息分析轉變，實現對數據內容的拓展，幫助企業更全面地了解自身經營情況。

(三)由階段性分析向實時分析轉變以往對終端信息的採集以及財務分析報告的出台多是定期的，這對於突發項目考慮不夠全面，不利於企業的風險管控。在大數據時代下，個性化的策略和精細化的財務分析能夠做到實時查詢，信息能夠通過網路及時傳遞，企業也能及時參考分析結果進行經營調整。

四、大數據時代下做好財務分析工作的具體策略

(一)提高財務分析人才素養大數據時代，財務分析將在企業管理中扮演更重要的角色，因此，財務人員要更深入地學習新的分析方法，提高自己使用新技術的能力，培養自身敏銳的判斷力，積累財務分析的經驗，樹立大財務思維，重視大數據的開發和運用。

一方面，財務人員要苦練內功，具備扎實的會計業務能力，另一方面還要將視野擴大至決策分析與支持、信用管理、風險管理、作業成本管理等綜合管理領域，提升自身財務大數據的處理能力和分析能力。

(二)制定清晰的財務分析戰略

行業和企業不同，對於大數據的使用也會存在一定程度的差異，因此，企業要根據自身所處的行業特點與企業屬性制定財務戰略，構建適合自己的財務分析體系。

具體來講，企業一方面要明確自身實際，確定自身業務量和信息量，並針對數據的規模確定財務分析的層次、結構以及配備的人員數量和目標結果;另一方面，財務分析戰略的建構是一個宏大的工程，企業要制定中長期計劃，逐步完成，不可盲目求大，要從IT架構等基礎設施做起，逐步向各環節業務領域實現拓展。

(三)完善財務分析新系統的主要功能

首先，要實現大數據財務分析的靈活查詢功能。企業要依據職能不同為各環節各部門分配不同許可權，用戶可查閱許可權以內的相關數據，同時，還要進一步完善財務系統建設，篩選真正有價值的指標進行收集與處理，為企業決策提供更准確的參考內容。其次，要引入多維分析技術。

在實際過程中，財務人員面對的資料和數據往往較為復雜，這就需要我們引入多維分析處理技術，進一步整合數據源，提高指標計算的自動化程度，進而提升財務分析的綜合性。最後，要引入人機交互的操作模式。大數據時代的財務分析系統要能夠根據實際需要進行信息性質和范圍的變動，方便財務人員及時進行人為調整，提高財務分析的適應性。

五、結語

總之，大數據時代的到來為企業的發展提供了機遇，作為企業管理核心部位的財務分析應主動適應時代，找准自身定位，做發展的引領者，廣大財務人員要進一步創新工作方式，拓展財務分析的外延與內涵，使之成為企業決策、發展的智庫。

【參考文獻】

[1]塗子沛.大數據:正在到來的數據革命[J].廣西師范大學出版社,2012(08)

[2]孟小峰,慈祥.大數據管理:概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展,2013(01)

[3]遲紅梅.發揮財務分析在企業財務管理中的核心作用的研究[J].時代金融,2011(04)

[4]程平,王曉江.大數據、雲會計時代的企業財務決策研究[J].會計之友,2015(02)

大數據下財務分析思考 篇2

摘要：

本文從企業的發展由來、中小企業財務管理所存在的問題出發，在列出了幾個典型的問題後進行進一步的闡述。企業財務管理猶如企業的血液，要是血液出了問題，那麼整體都會出現嚴重的問題。在深入揭示企業財務管理所存在的問題的同時，本文也給出了一些合理建議和對策供參考。

關鍵詞：

中小企業；財務管理

1、引入背景

現代企業往往都有著很深遠的歷史，其發展與生產由當時的商品經濟情況和生產力狀況決定，在其發展的過程中，往往會產生很多的問題，如企業的發展方向該怎麼選，企業的目標怎麼定，企業的組織結構，企業管理模式，企業財務管理等等。對於企業來說，目標是導向，組織結構和管理模式是根基，而企業財務管理則是決定企業如何周轉資金從而實現可持續發展的重要的一點。隨著國家相關政策的出台，很多企業相應國家的號召，進行企業的現代企業制度的建設與改革，這在很大程度促進了企業的轉型升級和提升，對於形成一個良好的市場經濟有著重要的作用。企業財務管理自然而然也發生了很大的轉變，從以往單一的財務管理模式到現在的復合型財務管理模式，任何事物都有兩面性，企業財務管理模式的轉變自然而然也帶來了一些問題。去了解這些問題並且嘗試提出解決這些問題方法顯得尤為重要。

2、中小企業財務管理的問題

2.1內部財務管理沒有主動權

有不少的中小企業幾乎將自己的企業財務全權交給相應的會計事務所來打理，自己則不幹涉其中，這就造成了在很大程度上企業對於自己財務狀況的不了解不熟悉，被動地接受專門的會計事務所所出具的分析報告，對於分析報告也只是一般的了解了解下就不管了，只要企業是正盈利就放心，而不去深入了解這種正盈利究竟是短暫的還是長期的，是剛好處於長期正盈利的區間內還是剛好處於盈利與虧損的交界點，這些都是企業對於財務管理不負責任的態度。

2.2財務管理制度不完整

中小企業實力較差，往往沒有大企業那種嚴格的科學的財務管理模式，有的也只是照搬其他企業的模式，不結合自己企業的實際情況，導致企業花了大量精力去管理企業，但是卻適得其反，中小企業的財務體制大部分是單調的、沒有科學性、不健全等等。

2.3資金使用不恰當

大部分企業認為攥在手裡在錢越多企業越適合繼續發展，其實這是不對的，企業這樣將錢大把大把的放在手上會造成資金的周轉困境，嚴重的甚至會導致持續生產的困難，企業資金比例配置不合理，固定資金多於流動資金或者流動資金多於固定資金的很多倍，導致企業需要流動資金的時候沒有，需要固定資金的時候也沒有，從而使得企業失去了很多發展的機會，嚴重的甚至會威脅到企業的發展。企業的賒銷也是一個很顯見的財務問題，欠的錢無法及時的還，借出去的錢因為沒有具體的賒銷制度而導致無法合適的收回，造成企業財務狀況惡化。

2.4投資投機化

中小企業主要是靠私人老闆來決策企業的發展，缺乏健全科學有效的管理決策制度，很多老闆看著別人投資這個他也跟著投資，不結合自己企業的具體情況，受投機心理的驅使，往暫時的社會熱點區投資，其結果可能導致企業破產。因為這樣會使得企業的錢使用不合理，加上前面所述的企業本來就資金周轉不合理，就是在這種不合理的情況下，企業一步一步走向了衰退，直至消失。

3、應對策略及建議

3.1內部管理主動化

中小企業應該直接掌握企業的主動權，建立健全財務部門，增強其解決財務問題的能力，財務部門要不斷地進行培訓工作，定期召開報告大會，可以效仿專業的會計師事務所的管理制度，但是不能照搬，要符合自身企業的發展情況來進一步制定適合企業發展的財務方案。

3.2健全企業財務管理制度

首先，中小企業應該按照科學的方法並且結合企業自身的實際來制定適合本企業發展的企業財務管理制度，決不可照搬他人的，各部門加強協作，從小部門到大部門，都應該做到遵紀守法，企業的發展方向符合市場規律，各財務人員要做好接受專業培訓工作，將學習的知識和工作的實踐結合起來，在干中學學中干，在內部建立好牽制制度，經辦、審批、財物保管等人員的職責與許可權要有明確的規定，不能越位行事，做好自己的事情，目光要長遠，決不可因為眼前的些許利益而放棄長遠的利益，對企業要負責。其次，企業要建立合理的審計制度，因為合理的內部審計制度能夠確保企業合理運行的規范性，監督企業財產的安全、完整和使用，確保企業在進行目標的制定和企業重大問題的決策時，有良有效的行事程序，從而有較好的抗風險性。同時要有自己的財務指標，當財務狀況偏離財務指標的時候，相關人員要做出調整。

3.3合理配置資金

企業對於資金的配置問題，應該做到客觀、合理，要以資金運用效益、效率為導向，發揮企業整體優勢，將有限的資金投入在合適的地方，並建立良好的制度來評價和分析資金使用情況，抓住關鍵環節解決所產生的問題，提高資金利用效率。

3.4投資要符合規范

企業的老闆應該多元化投資，即將資金投資在很多不相同的領域，從而減少非系統性風險給企業帶來的不必要的損失，投資周期也應該按照企業具體發展情況來確定，既要有長期投資也要有短期投資。同時，投資應該分為對內投資和對外投資，要設立相關領域投資負責人，負責人必須熟悉該領域的特點以及投資的風險性，有相關的投資經驗，管理技能，不能隨便選擇無關人員負責該投資項目，投資還要符合相關法律法規的規定，不能做違反的事情。

4、結語

綜上所述，企業財務管理應該規范且適合企業發展，隨著市場開放程度的放大，企業必然面臨很多機遇與挑戰，財務人員要做好應對挑戰的准備，為公司創造更多的財富是財務管理人員的首要職責，企業管理人員要用長遠的眼光思考問題，正確發展觀念則是一個很重要的要素，沒有正確的發展觀念，企業很難在經濟全球化下生存下來，各企業要做好財務管理人員的培訓工作，使得他們能夠更加專業更加敬業的為企業做貢獻，為企業創造更大的財富。

參考文獻

[1]袁滿.中小企業財務管理的發展與創新[J].中國商論,2011(23).

[2]文逢博,裴更生,高蕾.中小企業財務管理存在的問題及對策[J].河北大學學報(哲學社會科學版),2010(4).

大數據下財務分析思考 篇3

摘要：

從某種程度上看，財務外包服務，這是金融服務外包企業的重要組成部分。現階段，我國很多的財務外包企業還是處於初步發展的階段，其缺陷較為明顯，例如，業務單一、人員規模較小和專業水準不高等方面的問題，上述的因素必然會影響我國財務外包企業的穩步發展。為此，本文便以「大數據背景下的財務外包企業發展趨勢」為題，深入研究我國財務外包企業在發展過程中所存在的問題，並提出具有針對性的措施，從而更好地推動我國財務外包企業的發展。

關鍵詞：

大數據；財務外包；問題；應用

現階段，現代企業要想更好地在市場競爭中獲得有利的地位，這就必須要不斷自身的管理水平。同時，我們還要根據時代發展的潮流，逐步財務外包企業的管理。當然，在財務外包企業的內部管理中，需要加強財務管理，這是因為財務管理的工作質量水平將會直接影響到企業的總體發展及市場競爭的有效性。在大數據的背景下，財務外包企業在財務管理方面面臨著巨大的挑戰，需要不斷加強工作和研究力度，盡力尋找全新的管理思路和具體的手段，從而推動財務外包企業的穩步發展。

一、大數據下的數據特點

在大數據背景下，數據、信息和資料，這是現代企業管理工作所必須依賴的內容。而且，現代企業對數據信息的重視程度大大超出了前期的內容。若是不重視數據信息的利用，必然會影響到財務外包企業的快速發展。但是，從目前的情況來看，現階段簡單的數據信息處理與大數據背景下的數據處理還是存在諸多的差距，若是運用一些簡單的手段來處理財務問題，顯然是無法適應當前大數據背景下的數據利用，以及處理技術的需求。為此，我們想要不斷提升大數據背景下財務外包企業的管理水平，這就需要加強大數據背景下的各個數據的處理和應用水平。從某種程度上看，大數據，也就是龐大的數據處理，在數據時代，一般的數據存儲介質都是為磁碟、光碟等，在容量和體積上也是以M為單位。可是，近年來數據體積的不斷增大，傳統的數據單位逐漸變為G和T。而且，在大數據時代下，數據產生的速度較快，且體量也是非常大的，所以，這樣就讓我們在數據的處理和提煉方面面臨著巨大的問題。當然，數據產生量的不斷增加，同樣也會造成各種數據的雜糅，極大地降低了數據價值的密度。例如，在視頻監控的過程中需要進行數據的提取，這既需要進行長達數小時或者是十幾個小時的錄制和查找，這樣就給數據的信息處理工作帶來了極大的麻煩。除此之外，雖然說大數據背景下的數據處理呈現出體量巨大、價值密度較低等方面的特點，但是在大數據背景下，其對數據信息的處理要求更為嚴格。更為重要的是，在物聯網、雲計算以及PC端的不斷發展情況下，財務外包企業必須要不斷提升大數據的處理速度，才能更好地實現管理技術的發展。

二、我國財務外包企業的.發展現狀分析

從目前來看，我國的財務外包企業企業的業務開展時間較晚，發展也較為緩慢。而且，從財務外包服務企業來看，雖然說國內的財務外包服務業務的企業數量較少，基本上集中在外資企業和中小型企業。而且，我國的財務外包企業的主營業務便集中在傳統的會計核算業務，例如，往來賬業務出納服務外包業務、代理納稅申報業務等，而這些傳統的業務與會計師事務所、會計代理記賬公司、稅務師事務所的業務基本重合，難以發揮出財務外包企業自身的特性。同時，從人員的層次上看，我國的財務外包企業的人員素質不高，且人才的學歷基本集中在大專水平，所以造成財務外包企業從業人員的待遇偏低，公司人才的流動性較大。在財務外包公司的發展規模上看，我國專業化的財務外包公司的人數基本都是在300人左右。而且，更為重要的是，我國的財務外包公司的業務集中在國內，沒有涉及國際財務外包的相關業務。

三、「大數據」背景下對我國財務外包企業的發展影響

從某種程度上看，「大數據」，其主要是利用IT技術來建立相應的數據倉庫，並提供和建立數據安全服務，進一步挖掘數據中潛在的商業利益信息，並對其進行商業化的數據分析，以此來獲得相應的商業價值。同時，在大數據的背景下，將會直接影響到我國財務外包企業的發展方向。我國財務外包公司只能通過大量的財務數據來進行分析，並挖掘其中重要的信息，從而為客戶制定出科學高效的財務數據解決方案，從而達到服務企業的目標。在另外一方面，在大數據時代下，其相關的技術，可以挖掘財務外包公司的數據整理和分析的能力，從而便於將傳統的財務外包業務轉化成更加具有現代化的會計核算業務，同時，還需要切實幫助財務外包企業領導人更加關注企業的財務數據價值，為財務外包公司的戰略目標實現打下堅實的基礎。我國財務外包公司在大數據時代的影響下，將會制定出嚴格高效的戰略規劃。而且，財務外包公司的業務將不會局限傳統的業務核算。而隨著我國財務外包企業和發包企業之間的聯系，我國財務外包企業將會逐漸演變成為財務管理咨詢的業務提供商，並將企業的財務預算管理、信息系統設計研發以及公司的財務戰術實施等方面的業務納入到財務外包企業當中去。最後，受到「大數據」的影響，我國財務外包企業將會掌握大量的企業財務數據信息，在保護企業的信息情況下，我國財務外包企業將會進一步拓展自身的業務。例如，可以利用行業企業的對比數據進行分析，從而為銀行貸款提供相應的盈利標准業務，或者是可以為公司擔保財務調查服務，還可以為客戶提供相應的市場需求信息和金融產品設計理念等方面的信息。

四、加強「大數據」背景下財務外包企業的管理措施

從上述的分析中，我們可以知道，財務外包企業受到「大數據」的影響，財務外包企業在數據收集和處理方面面臨全新的問題和特點。為了能夠更好地加強數據的收集和整理，將各項財務外包業務從被動到主動的轉變，這就需要在財務外包企業的數據信息工作下功夫。不斷轉變財務外包企業的工作思路，進一步改革管理手段，從而打造全新的管理平台。通過這些方面，才能更好地推動我國財務外包企業的全面發展。

1.靈活地運用財務外包的專業化優勢

為了更好地推動大數據背景下財務外包企業的發展，這就需要充分發揮財務外包企業的第三方專業化優勢。在當前混合所有制企業下，我們必須要建立公開透明的財務信息體系，以此來扭轉財務外包企業信息舞弊的現象，進一步強化財務外包企業的改革。從當前的財務外包企業的發展情況來看，由於缺乏科學高效的財務管理工具，財務外包的委派制度難以起到實質性的效果。為此，我們可以充分發揮好財務外包自身的專業有數，逐步降低企業財務部門的成本，以此來改變財務外包企業內部控制不足的情況，以此來保障財務外包企業自身的資金安全。

2.注重財務外包企業的人才培養

為了能夠解決我國財務外包公司專業人才缺乏的問題，這就需要政府、高校以及財務外包企業三者之間形成外包人才培養的機制，只有通過這種方式，才能更好地推動大數據背景下財務外包企業的穩健發展。例如，北京中關村國際孵化軟體協會提出了「創新梯隊工程」項目，並進一步吸引了更多的人才進入外包企業，同時將財務外包企業與大學生之間進行雙向選擇，並委派專業導師進入大學生開設相應的選修課，這樣就可以讓這些大學生直接進入到外包企業工作。最後，我們還要進一步加強財務外包企業的素質選撥，並且根據財務外包企業自身的發展情況制定科學高效的人才培養模式，以此為財務外包企業提供更加專業化的人才。當然，除了要進一步加強我國財務外包企業在職人員的培養外，還需要推行訂單式的人才培養模式，以此加強我國財務外包企業的發展。

五、結語

總的來說，在大數據時代下，我國財務外包企業必須要充分發揮數據信息的作用，注重數據的挖掘和分析工作，並能夠我財務外包企業提供一系列的財務信息解決方案，不斷提升自身的核心競爭力，才能穩步推動我國財務外包企業的發展。同時，還要不斷積極參與國際財務外包業務，全面提升我國財務外包企業的業務水平。

參考文獻：

[1]王棣華,於婷.財務外包本土化[J].新理財,2011(07).

[2]任秀梅,柳金葉.財務外包風險管理研究[J].中國管理信息化,2010(15).

[3]楊靜.財務外包風險控制研究[J].改革與開放,2010(14).

[4]敖翔.簡析現代企業財務外包的風險與防範措施[J].中國總會計師,2010(07).

[5]戴福祥,呂利平,石銀萍.財務外包風險防範研究[J].財會通訊,2009(29).

[6]王力,方蕾.國際財務外包:特徵及風險防範[J].財會學習,2009(09).

J. 大數據助力保險創新 航空延誤險晚點也能買

大數據助力保險創新 航空延誤險晚點也能買

保險產品又出了新花樣。12月24日，螞蟻金服推出航空延誤險「晚點樂」。按預測起飛時間計算，每晚1分鍾賠2元，賠付上限為120元。與傳統航空延誤險不同的是，「晚點樂」將大數據綜合運用到了產品開發和設計中，最大的賣點在於，即使航班已經晚點，乘客仍可投保。
《每日經濟新聞》記者注意到，隨著互聯網保險行業的不斷發展，互聯網大數據越來越受到各方重視，利用其實現精準定位、產品營銷和客戶管理等業務操作似乎已成為一種趨勢。
對此，有業內人士指出，大數據豐富了保險產品的場景，並提升了傳統環節的效率，在與互聯網的結合中，大數據將繼續深入互聯網保險的設計、運營過程當中，解決用戶痛點。
大數據定位用戶需求
近期，互聯網領域涌現了數款運用大數據技術的保險產品。比如，螞蟻金服新上線的航空延誤險產品「晚點樂」。同時，大數據也給傳統保險企業提供了新的發展思路，已經滲透到險企產品的開發、設計等環節。
「互聯網技術不僅能夠獲取大量的數據，而且數據維度也更加豐富，實時性更強，准確度更高。」螞蟻金服副總裁、螞蟻金服保險事業部總經理尹銘介紹道，互聯網技術能夠幫助保險精算更「聰明」地定價，從而推出更多用戶能夠承受，保險公司能夠盈利的保險產品。
業內分析人士表示，在大數據背景下，通過對用戶網路消費的數額、職業、學歷、搜索關鍵詞、購物習慣、流覽記錄和興趣愛好等數據的分析，可在保險產品銷售中實現需求定向、偏好定向，真正做到精準化、個性化營銷。
中國互聯網金融青年會秘書長高震東在接受《每日經濟新聞》記者采訪時表示，大數據對保險產品的改變是比較大的，通過大數據能夠將若干不相關的場景結合在一起，並在某個場景上面形成一個閉環，從而得到更確切的用戶數據和需求。
兩方面改變互聯網保險
數據顯示，2014年互聯網保險保費收入858.9億元，占總保費收入的比例達到4.2%，同比增長195%。
對此，曲速資本研究報告指出，隨著互聯網保險滲透率的提高，互聯網對保險產品設計的影響將進一步加深。另外，有業內人士表示，大數據已經成為當下開發、設計互聯網保險產品必不可少的一個環節，未來大數據將運用到更廣泛的領域，幫助險企開發新險種。
在高震東看來，大數據將從兩個方面給互聯網保險帶來改變。第一，保險開發的場景將更加多元化，大數據會跳出固定的單一化場景，讓保險產品的場景更細致化、需求更多元化；第二，大數據將提高保險運營效率。
尹銘則指出，個人保險將深度互聯網化，這也會是保險業的一個趨勢。通過互聯網，保險企業能直接地找到用戶，提供簡單、便捷、貼心的服務，而這些都離不開大數據。